渤海J油田储量不确定性分析及优选

2019-01-09高玉飞王盘根于斌王海峰解超

山东国土资源 2019年1期

高玉飞，王盘根，于斌，王海峰，解超

(中海油研究总院，北京 100028)

0 引言

随着油气资源需求的持续增加和油田勘探开发的日趋成熟，油藏描述和不确定性分析在储层评价和优化油田开发方案方面变得愈加关键[1-3]。J油田是2017年新发现的油田，受困于海洋条件的限制，该油田勘探井少(目前只有3口井)，井距大(1.5～3km)，且主力含油层位埋藏深(-1800m～-2200m)，导致其在构造、储层以及油藏特征等方面均存在较强的不确定性。

该文从构造特征、沉积体发育规模、储层孔隙度下限等地质特征入手，分析该油田的不确定性因素，并确定其分布范围，以地质模型为载体，分析其对储量的影响，开展不确定性分析，确定储量分布的P10，P50，P90(一个油田的储量分布符合正态分布，P50指最可能出现的值，出现概率最大，也叫推荐值；P10和P90出现概率较小，P10代表储量低值也叫悲观值，P90代表储量高值也叫乐观值)。

1 研究区概况

J油田位于辽西凹陷北洼和中洼之间的低凸起上，整体构造形态为被断层复杂化，地层向南倾的断鼻构造。含油层系发育于古近系沙河街组沙二段，高点埋深-1820m，闭合幅度约200m(图1)。

岩性主要为细砂岩、中—粗砂岩，局部含砾。岩心观察常见沉积构造中代表强水流的块状层理、交错层理等，测井曲线形态为齿化箱形，泥岩颜色灰绿—灰褐色，砂岩含量高，属典型的辫状河三角洲沉积(图2)，发育水下分流河道、水下分流间湾、远砂泥微相。

2 不确定性的因素分析

2.1 不确定性因素的确定及其分布范围

地质模型不确定性因素主要来自于以模型实现为基础的储量计算[4-6]。J油田处于开发的前期研究阶段，钻井资料少，地质不确定性强，该文从构造特征、储层特征、油藏特征入手，分析影响储量的不确定性因素。

1—探明含油面积；2—断层；3—等值线；4—探井图1 J油田含油面积图(绿色部分为含油面积范围)

1—细砾岩；2—粗砂岩；3—中砂岩；4—细砂岩；5—块状构造；6—平行层理；7—冲刷面图2 J油田辫状河三角洲前缘水下分流河道岩心特征

2.1.1 构造不确定性

影响储量的构造不确定性主要是构造层面的深度。构造层面深度的高低影响地质体的总体积，从而影响地质储量，可以采用地质统计学的方法得到其分布范围[7-9]。统计J油田周围相邻井区钻前预测深度与实钻证实深度的误差值(表1)，其误差主要集中在-3m～3m(图3)。

2.1.2 储层不确定性

(1)储层规模

表1 J油田钻前预测深度与实钻深度误差分析

图3 钻前钻后构造深度误差图

目前研究区基础资料薄弱，难以定量化表征储层三维特征及分布规律。通过现代沉积研究及文献调研[10-11]，研究区与塔里木盆地库车坳陷黄山组辫状河三角洲露头以及新疆彩南南油田辫状河三角洲沉积在沉积相、物源距离、渗透率、流体性质、油藏类型、隔夹层分布等多个方面具有相似性，可进行类比研究。由于辫状河三角洲呈现典型的“砂包泥”特征，在建模时，采用在砂岩背景上表征泥岩分布的方法，而辫状河三角洲前缘的泥岩主要为分流间湾沉积，因此，参考相似露头及油田，确定研究区分流间湾宽度变化范围300～700m，以500m居多，厚度变化范围1～3m，以2m居多。但是分流间湾的长度没有统计数据，通过研究典型辫状河三角洲俄罗斯勒拿河三角洲分流间湾特征发现，辫状河三角洲分流间湾长宽比呈一定比例，近似于2(表2),将这个规律用于该次研究，则分流间湾长度应是其宽度的2倍，即600～1400m。

表2 勒拿河三角洲分流间湾长宽比统计

综上所述，确定泥岩次变程(表征宽度)变化范围300～700m，最可能值为500m；泥岩主变程(表征长度)是次变程2倍，最可能值为1000m；垂向变程变化范围1～3m，最可能值为2m。

(2)有效孔隙度下限

有效孔隙度下限是决定地质体储层体积的重要参数，当孔隙度大于该值时为有效储层，当孔隙度小于该值时则为无效储层，有效孔隙度下限越低，则有效储层体积越大，地质储量也越大；有效孔隙度越高，则有效储层体积越小，地质储量亦越小。利用已钻井的测压资料，可确定有效孔隙度的下限(图4)。在孔隙度小于等于15%范围内，所有测压点为致密点代表无效储层，当孔隙度大于18%时，所有测压点为有效点，即为有效储层，当孔隙度在15%～18%之间时，有一部分测压致密点，但是数量较少，所以可以确定，孔隙度下限值变化范围为15%～18%。

图4 沙二段电缆地层测试测压点泥质含量与孔隙度关系图

2.1.3 油藏不确定性

J油田沙二段为构造油藏，纵向上可以划分为4个小层。第一个小层可采用12井油底作为油水界面，第二个小层在12井钻遇了油水界面，所以这两个小层油水界面是确定的，但是第3个小层，11井钻遇油底-1968m，12井钻遇水顶-2046m(图5)，真实的油水界面应该在这两个深度之间，所以确定其油水界面变化范围-2046m～-1968m。

图5 J油田2口井连井对比图

2.2 各个不确定性因素的敏感性分析

在完成不确定性因素分析之后，需针对研究目的，选取随机建模的方法，对各个不确定性因素的敏感性进行分析。

随机建模法敏感性分析是每次只改变一个因素，而其他因素不变，进行随机建模，利用模拟的储量与基础模型的储量进行对比，得到每个参数的敏感性。

该次研究进行了多次运行实验，依据因素分析结果，进行不确定性变量设定。首先，采用蒙特卡洛采样方法，使每个因素随机的在整个分布范围内采样，将运行次数设定为1255次，得到敏感性分析结果(图6)。分析结果显示，油水界面对储量的影响最大，正影响19.5%，负影响12%，敏感系数达31.5%；孔隙度下限值对储量的影响次之，且只有负影响，敏感系数达16.8%；泥岩主变程对储量的正影响为3.7%，负影响为10%，敏感系数为13.7%；泥岩次变程对储量的正影响为1%，负影响为7%，敏感系数为8%；而构造对储量的正影响为2.8%，负影响为4%，敏感系数为6.8%。选取敏感系数大于10%的因素为主要敏感性因素，其他因素为非敏感因素。

图6 各个不确定性因素敏感性分析结果

3 储量不确定性分析

储量不确定性分析是在参数设定范围内，依据采样方式，进行建模参数多次随机采样，应用随机参数，建立多个地质模型，对有限的模型实现统计分析，得到不确定性分析结果[12-13]。

根据敏感性分析结果，选取油水界面、孔隙度下限值、主变程3个主要敏感性因素开展该次不确定性分析，采用蒙特卡洛辅以拉丁超立方和正交阵列采样方式，设置实现次数81次。结果表明，J油田储量分布范围：P10为1901.87万m3、P50为2114.64万m3、P90为2372.11万m3(图7)。P50是储量分布中频率最高值即最可能值，推荐其作为开发方案编制的基础，而针对P10设置风险方案，针对P90设置潜力方案。